如何看待科技部公布的首批國家新一代人工智慧開放創新平台？

01-08

對我國人工智慧的發展有什麼樣的促進作用？

依託百度做自動駕駛平台，讓馭勢科技，圖森這種自己做自動駕駛的公司怎麼活？他們怎麼看？

國內做醫療影像的公司也很多，像依圖這種，他們怎麼看。。。

國家做這個事情是不是有點拔苗助長，遏制競爭了，不懂。。。不應該讓市場充分競爭，頂多制定一下行業標準嗎？

有同學說市場從來沒有「充分競爭」一說，有的只是惡性競爭。我們可以回過頭看一下，

美團點評，滴滴快的，58趕集，當時也是激烈的競爭吧，沒有政府背書，資本會讓它們逐漸從無序到有序。當年的競爭，提升了他們的產品體驗，讓用戶獲益。如果國家來指定巨頭來做，這和中石化，移動聯通有什麼區別。也沒見中石化和移動的用戶體驗有多棒哇。

當前的人工智慧，在機器學習領域，像數據挖掘、推薦系統這種已經在互聯網公司產生巨大的效益了，但是自動駕駛、AI醫療以及智慧城市都還處於早起發展階段，基本沒有獲利，現在就扶持巨頭，怕是對行業發展不利。就像是一個新興行業，各個小樹苗破土而出的時候，國家指定只能幾棵大樹來生長，其他的，你們就自生自滅吧。

就像《矽谷》這部美劇中，Richard發明了一種新的壓縮演算法，IT巨頭Hooli對它先是提出購買、購買不成威逼利誘，各種打壓。本來大公司財大氣粗就容易搞死初創公司，現在國家也扶持巨頭，細思極恐。

看的出來國家非常重視AI產業，也是讓人欣慰。

(格局太低，看不懂國家做這個是什麼目的，希望大佬來答吧)

學術界的交給學術界，國家提供科研經費就是了。業界的交給業界，讓充分競爭的市場淘汰技術、管理落後的。

不能理解ZF去扶植幾個大公司是幾個意思？這怎麼看都像是」計劃經濟思維「，ZF喜歡霸王硬上弓，去強行指導科技和產業的發展。ZF似乎不喜歡」百花齊放「，每個行業非要搞出個」領導者「才行。ZF那隻「看得見的手」到處亂摸，必然會攪渾市場。

ZF欽定自動駕駛、智慧城市、醫療影像、語音等領域的老大，讓原本實力相當的競爭公司怎麼辦？ZF哪怕是一分錢不出，僅僅這些招牌就是價值上億的廣告。一家公司得到政策的扶植，競爭中就處於優勢，其他公司就會處於劣勢。ZF扶植AI行業是好事，但是ZF撒幣不可能做到雨露均沾；那麼誰得到ZF扶植，誰就能活下來，完全破壞了市場規律。

打個比方。假設ZF覺得應該大力扶植手機製造業，華為是國內做得最好的，於是ZF大力扶植華為，給華為政策、稅收上的優惠，再給華為免費宣傳，希望華為超越蘋果、三星。結果會是什麼？還沒超越蘋果三星，就先把小米等老二老三老四搞死了，小start up更沒有成長的機會。

ZF可以扶植AI產業，但是不能選擇性地扶植某些公司，尤其是行業巨頭。

ZF想扶植AI行業，做的應該是制定法律，幫助無人車、智能醫療實驗和應用，而不是直接插手到技術、商業中去。

李闖
不是很同意此反對理由，比如美國政府也以各種借口援助ibm的量子計算項目十幾億美金，普通領域工業學術分家沒問題，但涉及到國力根本、國家安全政府扶持導致壟斷是末節了，不過「人工智慧」有這麼重要麼？

量子計算的前途虛無縹緲，短期內看不到回報，所以政府出錢讓IBM做「探索」工作。如果政府不投錢，量子計算可能會發展不起來。而AI已經能帶來巨大回報了，市場也在追逐AI，市場上有大量的錢湧入AI，所以政府就不該再扶植商業公司了。

比起不差錢的AI，天朝ZF倒是更應該去扶植量子計算這樣短期內沒有回報的領域。

只想知道這麼欽定了幾家大公司，讓其他做相關類似的事情的公司怎麼想？

市場的充分競爭呢？嗯？

以及我並不覺得國內做各種AI領域的最好的公司就是這幾家。

對於企業來說，中國政府的眼睛不要朝我這邊看，就是對我最大的扶持。

這個問題下目前分兩派，一派認為市場競爭好，另一派認為國家必須管。

從技術積累的角度看，前一派是對的。這四個方向不像軍工，它們在民用領域存在大量的需求。這也是為啥我只給 @SS Wang 的答案點了贊同。這些方向從業人員的工作習慣和價值觀決定了，行政力量參與進來對發展速度不太可能有正面幫助。如果你認為我們的首要目標是傾一國之力縮小和世界前沿技術的差距，在方案選擇上就應該傾向於減少行政干預，而不是相反。

也有專業人士例如 @解浚源指出這些平台日後可能尾大不掉，造成國家安全層面的隱患。這個擔憂是很現實的，我前兩天也發了個想法表達類似的觀點：

自動駕駛、「城市大腦」、醫療影像和智能語音四個蘿蔔坑分別有了國家隊。但是第四個坑和前三個我感覺有一個重要區別。前三個坑積累的數據產權比第四個值錢很多，換句話說也就是更容易成為權力來源。這些蘿蔔坑確實能變成新的基礎設施，但是也希望能在建立在數據產權上的權力失控之前想出對策。

但是我認為，依靠行政手段來確保基於這些數據的權力不至於失控不是最優方案。最優方案是推進關於各類數據產權的立法工作，把基於數據的權力之類的隱患裝到法律框架里，公開指出其邊界以及國家干預的條件。只有把法律定出來，才能減少猜忌和扯皮，以及對兩個目標都有害無益的政治鬥爭。

如果我們認為政策目標是保證數據權力不失控的前提下，技術上儘可能快地追趕世界先進水平，那麼在技術一端依靠市場競爭，在安全一端加快推進立法，是這幾個方向上最優的產業政策。目前的方案可以是過渡，但是不能是長期政策。

任何政策都可能涉及在多個目標之間進行取捨。用最優化的語言來說，哪些是約束條件，哪些是目標函數，是一定要弄清楚的事。約束條件只要達到就行，不需要「超額完成任務」。目標函數才是需要最大化（最小化）的那個。

政府欽定了這四家企業和這四個方向，國內ML從業者們就要有大局觀，擁護並支持政府的決定，其他startup和不相關領域的各個組的創始人，要麼把公司就地解散掉，所有人員改行學php去，要麼賤賣給上面這四家公司，要充分理解和支持政府的工作和決定，為我國科技事業的建設做出理解和讓步。

當然了，應該加個（5），就是以知乎上的「圖靈don」、「羅文益」等人工智慧理論家、思想家、戰略家為首的「人工智慧未來藍圖新一代開放創新平台」，雖然從沒在ML領域寫過任何一行可以用的代碼，數學水平極其糟糕，甚至圖靈老師都沒有考上大學，但是他們以豐富的想像力和語言水平，為整個全人類的人工智慧行業中的科學家和程序員們指明了前進的方向，每天殫精竭慮為未來100年的人工智慧的前進方向出謀劃策，揮斥方遒，簡直是人工智慧領域的良心！

1.這些都是宏觀層面的東西，但是微觀上怎麼做這個開放平台還不清楚。

2.主導這個事的是科技部，不是其他的職能部門，所以說應該還在科技孵化這一層面，應該是國家會給這幾個大公司一點錢，讓他們在投ai的資源的時候，可以更穩當一點。如果真的是要當做國策推進ai，那跟百度合作的就應該是交通部，跟阿里合作的應該是各級地方政府，國土資源部，國家統計局，而騰訊則應該是衛計委。

3.這個事情無可厚非，其實科技部的想法很簡單，這是它試錯得來的結論，投錢給高校，大部分搞出來一坨報告，沒有真實產出，核高基就是下場。自己投一個不成熟的企業，最後會被底下懂技術的人架空內鬥，鄧亞萍的搜索就是前車之鑒。

4.這次科技部其實做的沒有什麼大問題，從政績上說，這幾件事其實已經做的差不多了，現在投進去不過是錦上添花，雖然是錦上添花，但是也應該比投給高校最後出一堆報告要好的多。

5.如果這幾件事做成了的話，科技部可能會考慮給錢給一些小的創業公司，但是這個事情雖然說利國利民，但是操作起來風險太大，尋租的可能性太多，會害了科技部的幹部，當然他可以依託各個地方政府的創業平台往下發錢，這樣一方面可以把各個政府的孵化器給管起來，第二是這些孵化器有很長時間的運作經驗，跟光想套錢的創業者有著長時間的鬥智斗勇的經驗，可以幫助科技部把錢花得其所。

6.如果屁股單純坐在學術界這邊當然覺得不爽，因為這些錢都是大錢，像當年科技部其實給阿里雲的飛天投了差不多10個億，這筆錢要放面上項目可以有1000個，但是說實話，這10億如果撒出去到各大高校的話，最後也沒有任何機會會搞出個能用的大數據平台來，所以功利一點看，這個錢投的其實挺正確的，畢竟搞科研也不是逼格競賽，文藝青年肯定覺得把這十個億都拿去養數學家該顯得多麼和諧和使命感，然而從國計民生的角度看，楊振寧反對建大型對撞機是對的，丘成桐先生在這個問題上就有點文藝青年的行事風格了，赤子之心固然值得整個國家去涵養，然而花這麼多的錢的事，還是應該要考慮一下tradeoff。

不必太在意。

上一個上升到「戰略」層面的叫雲計算，也是BAT各領了一塊。然後呢，對市場格局有影響么？騰訊雲百度雲就得以和阿里雲並駕齊驅了么？

好像也就是國家發一點對大公司可有可無的小錢錢，然後各公司match之後撒給各大學相關實驗室罷了。

有一天我生病了，想去做個醫療影像

坐上無人汽車後發現走的方向不對

納悶這個智能城市系統怎麼帶我走彎路

於是就問汽車的語音系統

得到的答覆是：

「線路規劃無誤，以為您推薦另外一家優質醫院，請系好安全帶」

那一刻，我突然渾身冒汗

因為我的汽車語音一直都是用的志玲

但這時說話的確是一個從沒聽過的男聲

先看新聞，劃重點，再發表觀點。

」發展新一代人工智慧必須堅持開放共享的創新理念。各開放創新平台代表和產業技術創新聯盟代表分別發言，表示願意為我國新一代人工智慧發展貢獻力量。「

「潘雲鶴院士代表新一代人工智慧戰略諮詢委員會發言，表示戰略諮詢委員會將認真履職，為國家人工智慧發展的重大戰略問題提供專業諮詢建議，為新一代人工智慧發展規劃和重大科技項目實施、人工智慧學科建設和人才培養建言獻策，為推動人工智慧健康發展作出中國科學家的貢獻。」

」萬鋼部長從三個方面對規劃和項目實施提出要求——

　　一是——要切實增強使命感和緊迫感，充分認識新時代我國發展人工智慧的重大意義。要深刻領會黨的十九大精神，進一步統一思想、提高認識，把發展人工智慧作為當前乃至未來一項戰略性任務來抓，匯聚高端人才、金融資本、財政資金、政策法規等各類資源，全面推進人工智慧的技術突破、產業發展以及經濟社會深度應用，把握好人工智慧發展的機會窗口，為建設社會主義現代化強國提供強大支撐，為世界人工智慧發展做出中國貢獻。

　　二是——要強化重點任務部署，打造我國人工智慧先發優勢。要突出基礎前沿和高端引領，牢牢把握創新源頭和方向，實施好重大科技項目，形成新一代人工智慧技術體系的前瞻布局。要大規模推進人工智慧創新應用，促進人工智慧與實體經濟深度融合，引領帶動智能經濟和智能社會發展。要加強人才隊伍建設，加快形成人工智慧人才高地。

　　三是——要強化開源開放和政策引導，形成推進人工智慧健康發展的良好生態。強化企業主體和市場主導，突出企業在技術路線選擇和行業產品標準制定中的主體作用。注重開源開放，建設開放知識平台、開源軟體平台，開源硬體工廠，打造群智眾創空間、社會交流平台，推動人工智慧創新創業。深化國際合作，加強人工智慧技術研發合作和全球共性問題研究。要注重政策設計和風險防範，探索對人工智慧新業態包容審慎的監管，研究應對人工智慧對就業結構、倫理道德、隱私保護等帶來的挑戰。「

「人工智慧發展是關係國家現代化建設的重大任務，要以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，牢牢把握機遇，強化部署實施，掌握新一輪全球科技競爭的戰略主動，為建成創新型國家和世界科技強國，實現中華民族偉大復興中國夢作出重要貢獻！」

說白了大概就是，1 國家要抓住這個經濟增長點所以成立了發展規劃辦公室，2 學術界要進來承擔諫臣、人才培養和學科建設的責任，科研大項目也少不了，3 產業界巨頭公司必須進來，誰讓就你能幹活，誰讓互聯網技術、大數據和碼農都在你那呢，4 很多大項目有了國家的支持可以得到實施，例如智慧城市、無人駕駛，這些項目願景非常宏大，投入的資源宏大，不管結果是否理想，創造的就業肯定多了，而且一些人可以在這個過程中穩賺。

至於「人工智慧」到底是什麼？為什麼從院士CEO到公務員計程車司機都在談論它？是一個成語？還是電影概念？怎麼融入實體經濟？希望人民群眾少看媒體加工過的信息，多去讀正經科普，不行就去網吧找個機器跑個深度學習demo。

怎麼看？TensorFlow 官網還被牆著呢，怎麼看？

在其他領域，好像政府干預什麼，什麼就死；但是在科技領域，政府干預什麼，什麼就活。

後來我想明白了，因為他們都不懂科技，而科技又是一個聽上去高大上，可以引領未來的好東西，至少是個好概念，因此每一次科技風口，相關部分都出來推波助瀾，其實是好事。

1、這件事起到很好的帶頭作用。鎖定了四家有實力的公司，抓典型案例，讓大家談論人工智慧，可以往這個方向來做；

2、BAT三家，加上了科大訊飛，這是抬高了科大訊飛，從側面來看科大訊飛很可能成為下一個大巨頭，因此這個時候買科大訊飛的股票，我個人覺得是有價值的。

3、對行業來說，樹了典型，同時在政策上有大動作，起到了旗手效應，有助於大家進一步重視人工智慧。

4、各地的政府，會因為這個搞各種各樣的產業基地，以搶奪這塊的紅利，儘管部分造成勞民傷財，但加快了人工智慧的普及。

5、教育板塊會因為這個信息，繼續推進人工智慧教育，未來會有更多學校開設人工智慧專業。

6、都是好事，有沒有壞事呢？暫時來看沒有，人工智慧研究經費投入會加大，而且跟大企業合作，有助於雙方把面子工程做好。

7、因此從產業的發展來看，還是很有價值的，當然，對創業者來說，沒有任何價值。

這是國務院人工智慧發展規劃落實的一個環節，旨在政府推動一些關鍵領域發展，同時參與標準制定，即早加強監管，提高透明度。具體內容雖然有待商榷，但是簡單的全盤否定也是不對的。

這個問題下的多數答主強調自由市場，反對政府介入和監管。但是自由市場不是萬能的。例如上個世紀太空競賽的時候美國一樣是舉國體制。再例如，自由市場中的金融寡頭製造了08年的金融危機，而危機後，這些寡頭不僅沒有付出代價，反而鞏固了自己的地位。

在互聯網行業，競爭的結果大概率是一家獨大。智能語音先不說，城市大腦（很大一塊是安防）和醫療這種關係到民生和社會穩定的行業，如果任由一家私營公司壟斷是很危險的。

例如今年美國政府發現Facebook，twitter這些平台上的社會動員能力巨大，Antifa，新納粹這些危害社會穩定的組織都以Facebook為動員平台。但是當美國國會想要監管Facebook等大佬的時候，他們只是派律師搪塞，完全不想搭理國會。

政府從早期開始介入，逐步加強監管，是希望可以避免行業已經壟斷後大佬抗拒監管的後果。政府介入的範圍和力度問題有待商榷，但是我認為不應該全盤否定任何政府參與。

我是來自2028年的外星人，這裡給大家透露一個不能透露的秘密：2年內，AI泡沫界必有大事

等著看。。在這之前，建議all in 比特幣。

另外，美國其實也就google，amazon，apple，fb，微軟幾家公司掌握著AI技術，和我國的劃分沒區別。說來說去，AI能做的也就是圖像識別，劃分，分類，語音合成這種做得好點，其他做的很爛。等到日益增長的對back-propagation基礎的AI的幻想和無法滿足的調參能力的矛盾暴露出來的時候，也就是AI泡沫崩壞的之日。

計算機最有價值的技術還是infra，前端，加密，安全，網路。

什麼data science，AI engineer，調參工程師，應用CV軟體工程師，都是生物系材料系物理系找不到工作換來的（AI researcher 除外）

這不是泡沫什麼是泡沫？

11年左右是一個節點，之前的國內互聯網是開放共存的，之後是封閉壟斷的。

有一點不是很明白，這幾家現在還算不上國有企業么？zf看中AI是未來這件事無可厚非，但這樣揠苗助長又溫室培養真的好么？

突然想起了半年前乒乓球球隊改制的事，外行領導，內行做事好像已經成為了一個標準。有成功的可能，但這件事，不看好。市場需要的是有實力的廠商，不是zf領導的市場。宏觀調控不是任何時候任何領域都玩的通的。

希望這件事能打我臉，否則又回到解放前了。

雖然我不是做AI的，但是我媳婦是，業界我也很關心，說點自己的看法吧。

結論是，我認為國家扶植大公司是有必要的，沒有時間了！

各位要明白一個事情，那就是人工智慧的布局期已經結束了，小公司不會有什麼機會了。

不說多了，你知道GPU多少錢一個嗎？AI研究需要多少GPU嗎？小公司，不，就算是Google買起來都很吃力！我還記得李彥宏都公開抱怨過GPU太貴了！

一個產品在99%的情況下work和在99.9%的情況下work，知道相差多少倍的人力物力投入嗎？更何況很多產品是要求99.9999%的情況下work!這其中很多corner case真的是要投入天量資源才能解決。

//舉幾個例子，無人車就不說了，投資低於20億人民幣的startup都不可能做出任何可市場化的東西。不要跟我提特斯拉的自動駕駛，懂的都懂。

語音識別，你隨便去Github下載些代碼改改也能做個玩具出來自high，但是能做到科大訊飛這樣的速度和準確率，需要的是龐大的團隊做那些螺絲釘，"沒有技術含量"的活，小公司養不起。

人臉識別系統，你哪怕零基礎，我給你上一個月的課，你也能自己搭一個出來，可是你自己搭的這玩意你敢推廣出去賣錢？安全性你自己都不信吧？

能看懂文章，抄到代碼，做出一個準確率90%左右的玩具，這就是絕大多數小公司的水平了。多了不說了，你們認為我外行就外行好啦，反正我也只是表達下自己的看法，我也不謀求說服誰，^_^。//

所有打著AI旗號的小創業公司，注意，是所有，都是在想辦法融資而已。不過就是打個概念罷了。

比較有追求的，是想做出點原創性的工作，再被大公司收購，依託大公司的資金和技術繼續發展。沒追求的，就是去Github抄了點代碼，哇艹好好用，改改用在自己的業務上。這種只是人工智慧的使用者，遠談不上開發者。

我並不是說這些不重要，比如研究DOTA的dotamax我就覺得很重要，智能分析總結dota數據，給我更好的遊戲指導，商業價值很大。再比如現在很多基金和博彩公司已經都讓人工智慧完全接管了，收益比人類經理好得多。

像23andMe這種做基因的數據分析，國內對應的WeGene，也很了不起，也要用到AI，但是他們歸根到底也是用別人的架構，我們現在要做的是要有自己的架構，這是小公司做不到的。

這些還是好的，至於那些只開發一個APP就滿大街帶著ppt做演講騙投資人的錢的，我只能說一個人傻錢多的社會真好…

都想著用別人的技術和平台，找點行業細分領域賺塊錢，那問題來了。

基礎技術和平台從哪裡來？

大數據和分散式計算，不是Google放出Hadoop的論文，會有其它公司開始跟進大數據，乃至現在的阿里雲？現在AI這一波，Google正在緊鑼密鼓布局TensorFlow，中國再不跟進？還用人家的標準和平台？被Intel,Microsoft, Apple用標準和技術壓制的苦日子還沒有受夠么？小公司有能力建設這樣一個平台嗎？

小公司無所謂開不開發這樣的平台，能賺錢實現財務自由就行，更何況他們也開發不了，這時候國家隊不出面，等什麼？

中國錯過了CPU，錯過了PC操作系統，錯過了Internet，錯過了Android和IOS，不能再錯過AI了。

時不我待啊，再不抓緊，拖上幾年，AI最高點就沒有中國幾把椅子了。能怎麼辦呢？

造數帶你了解人工智慧

【人工智慧的起源和定義】

人工智慧作為技術，其雛形早起源於20世紀四五十年代，伴隨著網路技術、大數據技術的迅速擴展，從2010年起，人工智慧進一步快速發展，逐步走入人民的視線中對於人工智慧，很多人是說它是第三次工業革命，將是人類文明的另一次新的重大轉型和高峰。在這樣的歷史轉型面前，人類社會中的各種組織形態和活動都將發生深刻的重構，甚至人類社會本身都將發生巨大的改變。

人類自有史以來，大體經歷過幾個重要的歷史轉型：

1、大約在20萬年前，智人在進化中脫穎而出，形成了原始人類。

2、在一萬年前，人類發生了第一次經濟革命，也稱之為農業革命，人類掌握了大規模的種植技術，從漁獵採集時代進入到農業時代。

3、進入到農業時代之後，人類出於集體勞動、興修農業水利設施、保衛公共安全等需要，第一次形成了大規模的行政體制。

4、而進入到15世紀後，隨著地理大發現、文藝復興、全球海洋貿易的促進，人類迎來了歷史上的第二次經濟革命——工業革命，人類通過對於自然能源利用技術的提升，逐漸系統性地構建了以大機器為核心的經濟體系和以社會化分工與專業化為基礎的社會管理體制，並且通過兩者的相互促進，人類取得了有史以來前所未有的文明成果（馬克思語）。

5、而伴隨著二戰後信息技術、自動化技術、能源、生物等技術的飛速發展，人類逐漸迎來了新的歷史變革，也就是當今所面臨著的重大時代轉型，其中，網路技術、大數據技術、人工智慧技術是社會組織方面的重大代表性技術變革。

【科技部公布首批國家新一代人工智慧創新平台】

為了應對農業、醫療、教育、能源、國防等諸多領域提供了大量新的發展機遇，2017年7月，國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》(以下簡稱《規劃》)，被認為是「中國科技歷史上的重要一筆」。同時也樹立了三個基本戰略目標：

根據規劃，中國AI產業將在2020年與世界先進水平同步，2025年部分技術與應用達到世界領先水平，2030年總體達到世界領先水平，成為世界主要Al創新中心；對應Al核心產業規模分別超過1500億元、4000億元、1萬億元，帶動相關產業規模分別超過1萬億元、5萬億元、10萬億元。

2017年11月17日，科技部召開新一代人工智慧發展規劃暨重大科技項目啟動會。本次會議的召開代表著該規劃正式啟動，同時推出的四個國家人工智慧開放創新平台表明規劃落實之迅速。此外，基於新一代人工智慧重大科技項目實施方案已印發，年底前相關項目指南也將編製完成。

【四大創新平台的發展與現狀】

針對人工智慧在農業、醫療、教育、能源、國防等諸多領域提供了大量新的發展機遇。美國白宮科技政策辦公室（The Office of Science and Technology Policy，OSTP）於 2016 年 10 月發布了題為《為人工智慧的未來做好準備》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）和《國家人工智慧研發戰略規劃》（The NationalArtificial Intelligence Research and DevelopmentStrategic Plan）兩份重要報告，為人工智慧的未來發展提供針對性的建議。報告指出人工智慧將在下面五個領域展露鋒芒。

而我國人工智慧的四個創新平台也是從這幾方面開展起來的：

1）、創新平台百度成立於2000年1月18日，註冊資本4250萬美元，公司主要的經營項目：開發、生產計算機軟體；提供相關技術諮詢、技術服務、技術培訓；承接計算機網路系統工程；銷售自產產品；貨物進出口、技術進出口、代理進出口；設計、製作、代理、發布廣告等。

百度於今年7月份正式上線Apolo計劃1.0。公開無人駕駛平台，合作夥伴可通過該平台快速搭建自己的無人駕駛系統，被定義為自動駕駛領域的安卓。11月16日舉行的百度世界大會上，百度宣布將在明年量產無人駕駛小巴，將量產無人駕駛汽車的時間從業界共識的2020年提前到2018年。

2）、創新平台阿里巴巴集團成立於1999年9月9日，註冊資本為59690萬美元，主要經營項目：開發、銷售計算機網路應用軟體；設計、製作、加工計算機網路產品並提供相關技術服務和諮詢服務；服務：自有物業租賃，翻譯，成年人的非證書勞動職業技能培訓，成年人的非文化教育培訓。

創新平台阿里以智慧交通為切入點，立足於杭州，針對交通大數據進行分析，對道路實時流量監控和控制，從而提升交通效率。還有一件有趣的是，雄安新區也與阿里簽訂了深度合作的協議，將在雲計算、大數據、智慧城市等方面展開合作。

3）、創新平台騰訊成立於1998年11月11日，註冊資本為6500萬人民幣，主要經營的業務為計算機軟、硬體的設計、技術開發、銷售（不含專營、專控、專賣商品及限制項目）；資料庫及計算機網路服務；國內商業、物資供銷業（不含專營、專控、專賣商品）；第二類增值電信業務中的信息服務業務（不含固定網電話信息服務和互聯網信息服務，並按許可證B2-20090028號文辦）；信息服務業務（僅限互聯網信息服務業務，並按許可證粵B2-20090059號文辦）；從事廣告業務（法律、行政法規規定應進行廣告經營審批等級的，另行辦理審批登記後方可經營）；網路遊戲出版運營（憑有效的新出網證（粵）字010號互聯網出版許可證經營）；貨物及技術進出口。

騰訊於今年8月發布首個醫學領域人工智慧產品——騰訊覓影，騰訊覓影是騰訊公司首個應用在醫學領域的AI產品。聚合了騰訊公司內部包括AI Lab、優圖實驗室、架構平台部等多個頂尖人工智慧團隊。2017年8月3日，在2017「互聯網+」數字經濟中國行·廣東峰會上，被騰訊公司正式發布。它目前是通過人工智慧對醫療影像的分析達到識別早期食道癌的目的，在提高醫生工作效率的同時降低誤判率，今後該產品將應用於除食道癌之外的其他醫學影像分析領域。

4）、科大訊飛成立於1999年12月30日，註冊資本為1388.69萬元，主要的經營範圍：增值電信業務，專業技術人員培訓，計算機軟、硬體開發、生產和銷售及技術服務，系統工程、信息服務，電子產品、計算機通訊設備研發、生產、銷售，進出口業務，安全技術防範工程，房屋租賃，物業管理服務，設計、製作、代理、發布廣告，移動通信設備的研發、銷售，圖書、電子出版物銷售。

科大訊飛大家也許還不熟悉，但是訊飛輸入法肯定是家喻戶曉。我們都知道訊飛輸入法很強，然而到底有多強呢？

科大訊飛基於人工智慧的語音技術在國際語音合成大賽中擊敗微軟、IBM以及多個知名高校，連續12年奪冠。語音識別準確度高達98%以上，並可完成在複雜環境中的準確識別，無疑在該領域處於世界領先地位。不久前，科大訊飛研發的人工智慧機器人——訊飛智醫助手以高分通過了2017臨床執業醫師綜合筆試評測。

四大創新平台從語音、出行、就醫、交通等方面覆蓋了人工智慧產業的主要熱點。其中，科大訊飛的智能語音技術頗為成熟，近期正在客服、消費電子等領域加速滲透；城市大腦作為智慧城市的升級版本，其技術和應用水平提升明顯，是政府與企業共享數據及公共資源調配的大平台；自動駕駛、醫療影像作為Al的深度應用和長期演進方向，技術要求遠高於一般應用領域，中短期仍難以完全成熟，Al將以人類輔助性夥伴的形式參與到實際應用之中。

【人工智慧的發展趨勢】

僅僅在2017年前三季度，中國AI投資額達到201.2億元，比2016年增長48.6%，投資主要集中在計算機視覺、智慧醫療、無人駕駛等領域。相比較一些人工智慧威脅論，我更相信人工智慧會讓生活變得越來越好。

通過人工智慧的技術手段，我們可以簡單地推測出人工智慧的幾個優勢。

首先通過機器學習，在重複勞動方面，人工智慧只要通過學習、訓練能夠得到且不需要天分的技能，就完全可以替代人類。

其次在通過人際合作，人工智慧可以顯著提高人類的工作效率。根據全美失蹤與被迫害兒童中心（NCMEC）的數據顯示，2016年共接到820萬個與虐待圖片、在線誘惑、販賣和騷擾相關的報告。基於英特爾的AI技術，該中心可快速掃描包含可疑內容的網站，進行快速查詢並分享數據，過去30天的處理報告周轉時間可縮短到1至2天。

　第三，通過深度學習，人工智慧可以拓展人類的感知並幫助人類探索新的未知領域。人的感官只有耳朵、眼睛、鼻子、嘴巴等，人工智慧可以根據演算法，了解人腦是如何持續學習、積累知識，人是如何產生情緒和意識，從而拓展、延長人類的感知能力和行動能力。少數人的先天聽覺障礙、視覺障礙等，人工智慧都可以彌補這些缺陷。

當然很多人所謂的人工智慧威脅論也是完全不存在的。就如一位人工智慧先驅所說的那樣「人工智慧雖然會取代一些工作崗位，但也會創造新的工作崗位。比如手機上安裝的地圖APP，它看似剝奪了扛著儀器進行野外測量、製作地圖的人的工作，但它也創造了新的崗位：開著車實地拍照的、軟體維護的……做地圖的人其實比原來還多了很多，只是工作方式不一樣了。」

造數帶你了解人工智慧

我覺得，大家想的太多了。在我看來，這只是國家的項目而已。然後，某些人和組織，藉此，拉大虎張大旗，多從國家搞點錢而已。

題下答案基本都是在提出異議——此政策阻礙自由競爭、恐怕會揠苗助長。

這道理智囊團都懂，只是國家等不及讓市場「自由競爭」了。人工智慧技術引領的新一次生產力極大發展，能為我國偉大復興續至少1個世紀。而這個先發優勢，我們一定要佔。

有些還在談自由競爭？還幻想初創小企業能翻天？真實太理想主義了。

現在要玩AI，人臉識別的，光靠開源搞得定？做試驗的時候能免費，但要大規模商用你才發現之前是基於大廠的架構和數據的，現在已經入坑，你的學習成本都沉沒了，沒有掉頭的可能了，你已經被壟斷大廠綁的死死的。

就像當年通信界一樣，3GPP規範全公開，但你要是完全遵循，等你開始批量生產就發現繞不開幾個被壟斷的關鍵專利，或者繞不開幾個已經被壟斷的關鍵器件。這時候你已經投入了大量的研發和學習成本，你能換腦袋嗎？

大唐華為中興在國家支持下最終是換了很小的一部分腦袋，那就是10年+幾千億美金。

那還是傳統製造業。但這幾年在網路、雲、大數據的加持下，高新科技的最大特點就是聚集程度遠比傳統製造業高。以前手機soc還能有十幾個廠家玩得起，現在剩下ARM一家。cpu架構上只剩下3種了（公版、蘋果、三星和高通各算半個）。這個時代，還有任何一家有本事自創平台來分庭抗禮嗎？

AI方面、大數據方面、雲計算方面。現在也是高度壟斷了。在國外，亞馬遜微軟之外，剩下的雲還剩下多少？說尚有希望和奄奄一息其實都差不多。

在國內，BA的雲目前還有移動電信聯通抗衡（聯通已經被入股，也未必了）。但可以預期以後還是會聚攏到三四家甚至可能只剩兩家。

至於基於雲才能構建的大數據平台，現在其實國外基本就是兩個聯盟了，國內也差不多。

再往上，AI需要運力和特殊架構。這需要雲計算。訓練AI，用大數據訓練在商業上有極大優勢。所以可以看到各開源中間部件（工具，架構）從廠家看不少，但看聯盟的話，其實也已經很接近少數壟斷的狀況了。

這時候國家插手敲定平台，強制改善聯盟之間的通用性。這是好事。也是聯盟自己難以牽頭搞好的事情。

這裡必須注意，這次說的是平台，而且強調了共享。也是基於壟斷已經成型的情況。而且現在AI比5G產業嚴重多了。現在玩AI，沒有國家插手小廠家休想想對平台標準有發言權，而且各種廠，可以預期沒有千億資金背書的基本都要被兼并的（這還是命好的）。

最簡單的，你們去找找歐洲，有任何廠家有希望在平台標準上有發言權么？那些國內的小廠，真的覺得自己手下的人比歐洲公司的高材生厲害？

這次國家插手，不是壞事。

第一，現在很多公司心太大，老想著復刻高通那種，不甘於收專利費，而是依靠底層架構體系賺「過路錢」，甚至利用壟斷拒絕競爭對手公平使用專利和平台。現在不插手，難道等到它成長成為高通再插手嗎？那時候你會發現絕大部分期刊論文已經是基於它的架構思路的了，大家都洗腦了。你連懟的專家都湊不齊了，還介入個屁啊。

第二，BAT太大了，不納入直接管理，小公司毫無勝算。因為幾個關鍵節點不在BAT手裡，也在谷歌亞馬遜微軟手裡。別看開源架構那麼多，再細細看看，都基於誰的集群？基於誰的雲？

國家介入，創建平台。等於規範介面。也可以讓已經完成壟斷的BAT、亞馬遜、谷歌、微軟。在平台介面里埋坑的時候不要太噁心。這就好比那個被嘲笑為「只是加了個USB插口」的手機充電線規範，現在回頭看，這個規範沒啥技術含量。但極大的保護了小廠的利益。否則，你要生產充電線要給多的多專利費。

現在國家介入平台規範制定，就像充電線的USB插口標準一樣。卡住關鍵的節點。這個節點不需要很高的技術。但只要兼容性夠好，能分割廠家的專利串聯。就能很好的為小廠家構建避風港。

就算萬一這個避風港沒搞好，也好過每一個領域裡，BAT和谷歌亞馬遜微軟各搞一個平台介面。

就算真的還是被大廠植入了大量陷阱，也比十年前3GPP當年被北歐+北美十幾個廠家聯盟把控好。當時後來者還能成技術，還能賺不到錢。何況現在小廠狀況可比當年中國廠家面對3GPP被巨頭把控的時候好多了。

最後，誰受害最大？很巧，大V，公知。因為不少初創廠家，其實是靠渺茫的預期來圈錢的。他們最愛給大V和公知錢做隱形廣告了。

正好大V，公知對上的絕大多數是沒有成功寫出一個AI產品的人。那些觀眾接觸不到那種關鍵節點被已經壟斷的恐懼。最多，也就是鼓吹幾行代碼就能學會AI，就能走上人生巔峰。

無關的觀眾、邊緣技術人群。最容易被忽悠了。

但國家平台標準一定，嗯，發現要實打實去硬拼技術厚度才行了，靠概念已經不行了。這讓只會膚淺幾行代碼和基本概念的大V和公知怎麼辦？要深入他們連名詞都搞不懂啊。

砸人飯碗，能不恨嗎。